Patina Agent

Rust 异步 AI Agent 框架，基于 async-openai，提供 LLM 交互原语。

功能

• 同步对话 (chat_complete) — 标准 Chat Completion
• 流式对话 (chat_stream_with_retry) — 带指数退避重试的 streaming
• 结构化输出 — OpenAI 原生 (chat_complete_structured) — 通过 ResponseFormat::JsonSchema 约束输出为 ActionPlan
• 结构化输出 — DeepSeek (chat_complete_structured_ds) — 将 JSON Schema 作为文本注入 system prompt，适配不支持原生 structured output 的模型
• 并发控制 (Semaphore) — 全局信号量限制同时进行的 LLM 请求数（默认 5）

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环境变量

创建 .env 文件：

OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
OPENAI_API_KEY=sk-xxx

构建 & 运行

cargo build
cargo run

运行示例

cargo run --example stream_chat

架构

src/
├── main.rs                 # 入口：调用 structured_ds 生成行动计划
├── lib.rs                  # 库根
├── constant.rs             # 模型常量
├── models.rs               # 数据模型（ActionPlan）
├── models/
│   └── action_plan.rs      # （预留，暂未启用）
└── llm/
    ├── complete.rs          # 基础 Chat Completion
    ├── stream.rs            # 流式 + 重试
    ├── structured.rs        # OpenAI 原生 JSON Schema 结构化输出
    ├── structured_ds.rs     # DeepSeek JSON Object 模式 + prompt 注入 Schema
    └── semaphore.rs         # 全局并发信号量

依赖

库	用途
async-openai	LLM API 客户端
schemars	从 Rust 类型生成 JSON Schema
backon	指数退避重试
tokio	异步运行时
tracing	结构化日志
dotenvy	加载 .env 环境变量

版权

Copyright (C) 2026 Clement CHEN.